Patient 3D验证左侧乳腺癌根治术后调强放疗中AXB和AAA算法的剂量学差异

蒋社伟，王艳霞，王璐，韦珂

1.信阳市人民医院 放射治疗科，河南 信阳 464000；2.鞍山市肿瘤医院 放疗科，辽宁 鞍山 114000；3.新乡市第一人民医院 放疗科，河南 新乡 453000

引言

在肿瘤调强放射治疗过程中，确保处方剂量计算的准确性是质量保证的重要环节，其中治疗计划系统计算算法发挥着至关重要的作用。瓦里安Eclipse 15.5治疗计划系统（Treatment Planning System，TPS）在具有各向异性解析算法（Anisotropic Analytical Algorithm，AAA）的同时，配置了Acuros XB（AXB）算法。AXB是最接近蒙特卡罗（Monte Carlo，MC）模拟结果的算法，已被证实在非均匀介质中与MC计算精度相当[1]。目前已有关于2种算法在鼻咽癌、肺癌、前列腺癌、宫颈癌、直肠癌等放疗计划中的剂量学差异的报道[2-5]，但对乳腺癌根治术后放疗的研究较少，且大多为基于TPS的研究。IBA Compass三维剂量验证优势明显，不仅可以探测剂量传递中或者TPS的错误，还可以在患者图像中立体显示剂量偏差分布[6]，本研究基于IBA Compass Patient 3D模块计算，旨在对左侧乳腺癌根治术后调强放疗计划中验证AXB和AAA这2种算法的剂量学差异进行分析，以期指导临床医学物理师设计更符合临床要求和贴近实际剂量沉积的治疗计划。

1 资料与方法

1.1 临床资料

回顾性选取2021年1月至2022年5月于我院行左侧乳腺癌根治术后放射治疗患者26例，年龄38～68岁，平均年龄53.5岁。纳入标准：① 原发肿瘤手术方式为乳腺癌改良根治术或乳房切除术；② 术后行患侧胸壁+锁骨上下淋巴引流区放疗；③ 未行内乳区照射。排除标准：① 期望保乳的患者；② 靶区范围不包括锁骨上淋巴引流区的患者；③ 体位固定不能按统一体位的患者。所有患者知情同意并签署放射治疗知情同意书。

1.2 模拟定位

使用深圳滕飞宇科技公司的颈胸热塑膜进行体位固定，双臂上举，手握固定杆；采用日本东芝320 CT（型号：Aquilion ONE-TSX-301C）进行扫描定位，定位时在患者患侧胸壁放置0.5 cm组织补偿胶，自由呼吸状态下进行轴向扫描，轴向厚度为3 mm，电压为120 kV，电流为350 mAs。

1.3 靶区勾画及临床要求

图像上传至Eclipse TPS，由具有5年以上工作经验的放疗科医师进行靶区勾画，并由工作经验10年以上的主任医师进行勾画复核。处方剂量均为计划靶区体积（Plan Target Volume，PTV）接受剂量50 Gy/25次，照射的体积≥95%；危及器官（Organ at Risk，OAR）的限量参考国际辐射单位和计量委员会ICRU 83号报告[7]推荐值限制。

1.4 计划设计

采用Eclipse 15.5 TPS计划系统设计固定野动态调强计划，射线能量为6 MV，首先使用AAA算法优化出符合临床要求的治疗计划，复制该计划，其他参数均不变，切换为AXB算法，继续使用之前的优化重新优化后进行体积剂量计算，2种算法剂量沉积均为计算剂量沉积至介质剂量沉积方式，计算网格0.25 cm。为避免人为因素影响，不使用Skin flash tool外刷通量工具，统计2种算法的剂量学参数。

1.5 计划验证

采用瓦里安Vital Beam直线加速器自带的平板剂量验证系统（Portal Dosimetry，PD）进行AAA和AXB 2种算法计划剂量验证。再将计划导入IBA compass SW V4.1 2018版软件系统，Patient 3D模块利用自带的卷积/超分割算法（Collasped Cone Convolution，CCC）对TPS的原始计划进行独立计算，即基于TPS数据重新计算剂量（Calculate Dose，CD）。对2种算法独立计算重建剂量行软件gamma分析（γ值＜0.5为通过，γ值越小一致性好）。

1.6 剂量学指标

从计划系统中导出剂量体积直方图（Dose Volume Histogram，DVH）数据，统计2组计划的剂量学指标。PTV评价指标：靶区平均剂量（Dmean）、D2（2%的靶区体积所接受的最小剂量）、D95（95%的靶区体积所接受的最小剂量）、靶区适形性指数（Conformal Index，CI）及剂量跌落指数（Gradient Index，GI）。其中CI、GI的计算方式如公式（1）～（2）所示。

式中，VPTV.ref为处方剂量所覆盖的靶区体积；VPTV为靶区体积；Vref为处方剂量线所覆盖的体积，CI值越接近1表示适形性越好。

式中，V50%和V100%分别表示接受50%和100%的处方剂量的体积，值越小表示计量跌落越陡峭。

OARs评价指标：包括肺的V5、V20、Dmean，心脏的V30及Dmean；脊髓的最大剂量（Dmax）；肱骨头的V30及 Dmean；健侧乳腺的 Dmean。V5、V20、V30分别代表 5、20、30 Gy的等剂量线包绕的体积占比。

从Patient 3D模块导出2组计划的剂量学指标差异：PTV的 Dmean、D1、V50；肺的 V5、V20及Dmean；心脏的V30及Dmean；健侧乳腺的Dmean及D1；脊髓的D1；肱骨头的Dmean，同时导出2组计划各结构的γ结果。Dmean为平均剂量（Gy），V50为处方剂量50 Gy覆盖的靶区体积，D1为覆盖结构1%体积的剂量（Gy）。

1.7 统计学分析

采用SPSS 22.0统计学软件进行统计分析，对定量测定的每组数据进行Shapiro-Wilk（S-W）检验，符合正态分布的计量资料以±s表示，如Levene检验方差齐性，进行配对样本t检验，以P＜0.05为差异有统计学意义，不满足正态分布和方差齐性条件时采用Kruskal-WallisH秩和检验。

2 结果

2.1 TPS AAA和AXB 2种算法的剂量学参数比较

AAA算法PTV的CI优于AXB算法（P＜0.05），但2种算法GI无统计学差异（P＞0.05）；AXB算法左肺的V5、Dmean显著低于AAA算法（P＜0.05）；AXB算法左侧肱骨头的Dmean显著低于AAA算法（P＜0.05）；AXB算法健侧乳腺的Dmean显著高于AAA算法（P＜0.05），见表 1，图 1～2。

图1 采用入组患者2种算法PTV、右肺、左肺剂量学指标均值拟合为DVH图

图2 采用入组患者2种算法PTV、心脏、脊髓、左侧肱骨头、健侧乳腺剂量学指标均值拟合为DVH图

表1 TPS AAA和AXB 2种算法剂量学参数比较（±s）

表1 TPS AAA和AXB 2种算法剂量学参数比较（±s）

参数 AAA算法 AXB算法 t值 P值Dmean/Gy 52.17±0.38 52.16±0.41 0.26 0.791 D2/Gy 54.03±0.62 54.05±0.52 -0.36 0.723 D95/Gy 50.34±0.36 50.32±0.32 -0.65 0.525 CI 1.21±0.06 1.22±0.06 -2.26 0.033 GI 2.29±0.23 2.28±0.22 1.78 0.086右肺 V5/% 0.97± 1.22 0.91±1.13 0.95 0.352 Dmean/Gy 1.14±0.74 1.12±0.74 1.11 0.280 PTV V5/% 58.67±6.76 54.88±5.32 6.38 ＜0.001 V20/% 21.49±3.37 21.83±3.40 -2.61 0.017 Dmean/Gy 12.88±1.20 12.77±11.23 2.27 0.035心脏 V30/% 6.59±3.35 6.68±3.34 -1.67 0.111 Dmean/Gy 8.72±2.50 8.74±2.33 -0.32 0.749脊髓 Dmax/Gy 26.84±8.65 26.86±8.86 -0.12 0.908左侧肱骨头左肺V30/% 9.50±15.75 8.93±14.66 2.10 0.049 Dmean/Gy 15.82±9.36 15.56±9.35 4.31 ＜0.001健侧乳腺 Dmean/Gy 1.21±1.16 1.53±1.23 -7.29 ＜0.001

2.2 PD验证AAA和AXB 2种算法γ通过率比较

AAA和AXB 2种算法γ通过率（3 mm/3%、2 mm/2%）比较差异均无统计学差异（P＞0.05），见表2。

表2 PD AAA和AXB 2种算法γ通过率比较（±s）

表2 PD AAA和AXB 2种算法γ通过率比较（±s）

标准 AAA算法 AXB算法 t值 P值3 mm/3% 99.91±0.12 99.90±0.152 0.2400.818 2 mm/2% 98.70±0.80 98.90±1.10 -0.702 0.509

2.3 Patient 3D计算AAA和AXB 2种算法的结构剂量学参数比较

通过簇状柱形图显示，右肺、左肺、心脏、健侧乳腺的Dmean、D1及左肺V5，AXB算法与TPS优化结果一致性优于AAA算法。PTV Dmean、脊髓的D1、左侧肱骨头的Dmean，AAA算法与TPS优化结果的一致性优于AXB算法，见图3～4。

图3 柱状图表示各结构2种算法绝对剂量指标与TPS计算结果偏差程度

图4 柱状图表示部分结构2种算法剂量百分体积指标与TPS计算结果偏差程度

2.4 Patient 3D计算AAA和AXB 2种算法的γ通过率比较

各结构γ值均小于0.5，符合验证要求，AAA算法PTV、左侧肱骨头的γ值显著低于AXB算法（P＜0.05）；AXB算法左肺、右肺、心脏的γ值均显著低于AAA算法（P＜0.05），见表3。Patient 3D计算AAA和AXB 2种算法的横断面剂量重建γ分析比较，AAA算法在左肺剂量偏差较大（黄色、红色区域），AXB算法更贴近TPS计算剂量，见图5。

图5 Patient 3D计算AAA和AXB两种算法的横断面剂量重建γ分析比较

表3 Patient 3D验证AAA和AXB 2种算法的各结构γ值比较（±s）

表3 Patient 3D验证AAA和AXB 2种算法的各结构γ值比较（±s）

结构 AAA算法 AXB算法 t值 P值PTV 0.27±0.04 0.35±0.4 -6.47 ＜0.001右肺 0.12±0.04 0.10±0.03 3.16 0.004左肺 0.42±0.06 0.18±0.02 29.04 ＜0.001心脏 0.16±0.04 0.13±0.02 6.65 ＜0.001健侧乳腺0.11±0.04 0.09±0.02 1.99 0.058脊髓 0.16±0.02 0.17±0.05 -1.31 0.204左侧肱骨头 0.19±0.05 0.27±0.10 -3.89 0.001

3 讨论

肿瘤放射治疗是通过放疗计划系统在患者的定位CT图像上制定满足临床治疗需求的治疗计划，然后将其在加速器上执行达到治疗目的，因此计划系统算法的准确性和精确度直接影响临床应用。瓦里安Eclipse 15.5 TPS具有AAA算法和AXB算法，AAA采用卷积/叠加的方法进行计算，AXB则采用求解线性玻耳兹曼输运方程的方法进行计算，研究显示，AXB算法受组织均匀性影响较小，其计算结果与MC模拟结果高度一致，更接近实际测量剂量[8]。

目前，国内外对于 COMPASS 系统剂量验证的研究报导多为鼻咽癌、食管癌等肿瘤[6,9]，COMPASS可以快速、直观地分析出靶区和正常器官理论和实际照射情况下的差异，且还关注高剂量区和低剂量区的剂量差异，而通过COMPASS系统Patient 3D模块验证AAA和AXB 2种算法在左侧乳腺癌根治术后的剂量学差异尚未见报道。AXB算法与AAA算法在不同部位剂量计算精度存在差异[10-11]，特别是对肺组织这种低密度的区域，AXB算法与AAA算法相比剂量计算更加准确[12-13]。

本研究显示，TPS DVH 统计左肺的V5有统计学差异，其中AXB算法左肺的V5、Dmean明显低于AAA算法；PTV的各项剂量学指标均符合临床要求。Patient 3D验证结果显示，右肺、左肺、心脏、健侧乳腺的Dmean和D1及左肺V5AXB算法与TPS优化结果一致性优于AAA算法。PTV Dmean、脊髓的D1、左侧肱骨头的Dmean，AAA算法与TPS优化结果的一致性优于AXB算法；双肺、心脏、健侧乳腺γ值AXB低于AAA算法，左肺的γ值AXB显著低于AAA算法；2种算法的横断面剂量重建γ分析比较，AAA算法在左肺剂量偏差较大，这与林秀桐等[14]采用胶片验证2种算法通过率的结果一致。

AAA算法是基于CT值与电子密度转换曲线计算剂量沉积，AXB算法引入了物理材料表，该表由22种材料类型组成，从空气到不锈钢及5种生物材料类型，这增加了AXB算法的鲁棒性。尽管AAA算法模型考虑了原射线、电子线污染以及准直器散射的影响，对不均匀介质中的剂量计算进行了修正[15-16]，但其未考虑到非均匀性组织材料化学成分组成，因此存在一定程度上的剂量误差[17]。AAA算法是基于水的笔形束剂量kernel，并通过添加横向散射核进行改进，然而其不能完全计算二次电子输运[18]，在低密度肺组织中，由于介质中的衰减减小，二次电子的范围增加，这导致了大量的电子不平衡和射野边界处的半影变宽[19]，这可能导致剂量沉积的不确定度增加。AXB算法通过区分具有显著不同化学成分的不同类型的人体组织来计算介质沉积剂量，考虑了材料的不同密度，剂量沉积更贴近实际。乳腺癌靶区表浅，涵盖肌肉、肋骨、紧邻肺组织低密度组织等，组织不均匀性差别较大。研究显示，对于模体的表面剂量，AXB算法计算结果比较精确，针对非均匀组织及物质密度相差较大的组织交界面，AXB算法的计算精度较接近MC模拟精度[1]，通过Patient 3D模块进行计算证实了这种观点。徐诗磊等[20]报道，与AXB算法相比，AAA算法会高估靶区最大剂量与平均剂量，也会在一定程度上高估肺的体积剂量，考虑左侧乳腺癌根治术后调强放疗患侧肺剂量限制是一个挑战，限值相对严格，尽管健侧乳腺的DmeanAXB算法略高于AAA算法，但健侧乳腺及心脏的AXB算法验证通过率均高于AAA算法，更贴近TPS计算值，因此在不影响靶区的前提下，建议使用AXB算法。但由于Compass三维验证系统和Eclipse在使用之前都必须与所用直线加速器模型拟合，建模过程不可避免存在误差，且Eclipse使用的AXB算法与Compass的CCC算法也会存在误差，因此未来仍需进一步深入研究。

4 结论

左侧乳腺癌根治术后调强放射治疗计划设计中，通过Compass Patient 3D验证结果显示AAA算法和AXB算法都符合临床要求，但AXB算法明显降低了左肺V5的百分体积，在左肺低剂量区更符合TPS实际优化剂量；双肺、心脏、健侧乳腺γ值AXB低于AAA算法，其中左肺最为显著，这可能对降低左肺受照剂量的不确定度、减少左侧乳腺癌根治术后调强放疗引起放射性肺损伤的发生率有一定帮助。